【赛迪网讯】近日，工业和信息化部宣布，我国已建成42个万卡智算集群，智能算力规模突破 1590 EFLOPS，位居全球前列。这一数字不仅标志着我国算力基础设施建设的巨大飞跃，也成为支撑人工智能产业迅猛发展的核心动能。

从“EFLOPS”看算力崛起

算力，即数据处理能力，是数字时代的“新生产力”。衡量其强弱的关键指标是FLOPS（每秒浮点运算次数）。1590 EFLOPS意味着每秒可执行1590百亿亿次运算。作为对比，全球首个突破1 EFLOPS的超级计算机“前沿”（Frontier），其一秒的计算量相当于80亿人持续按键近40年。

中国的智能算力增长呈现出惊人的加速度。根据国际数据公司（IDC）与浪潮信息联合发布的《2025年中国人工智能计算力发展评估报告》，2024年中国智能算力规模为725.3 EFLOPS，而2023年仅为416.7 EFLOPS。这意味着在短短一年内，规模实现了接近翻倍的增长。这种“适度超前”的建设思路，正是我国打造全球领先信息基础设施的重要经验。

从“万卡集群”到“全国一本账”

为应对大模型训练对算力的几何级数需求，建设大规模智算集群成为必然选择。“万卡集群”即由数万个GPU构建的大型人工智能算力集群，能大幅压缩大模型训练时间，推动AI能力快速迭代。国务院国资委副主任李镇在新闻发布会上介绍，目前，通信运营商已建成4个万卡集群，分别为中国电信京津冀智能算力中心、中国电信临港智算中心、中国移动智算中心（哈尔滨）以及中国移动智算中心（呼和浩特），智算规模显著提升。

地方政府也在积极布局。北京市经济和信息化局新闻发布会上提到，北京市计划到2027年累计建成算力规模20万P左右，并启动“银河算廊”工程，构建跨京津冀乃至联动西部地区的协同算力供给体系。与此同时，工业和信息化部办公厅近日印发《关于全面开展算力态势感知自动化监测工作的通知》，全面开展算力态势感知自动化监测工作，旨在到2026年底形成全国算力资源“一本账”，解决资源分散、调度不畅的问题，推动算力高效配置。

自主可控与生态协同的“关键一环”

在市场规模快速膨胀的同时，算力产业的深层挑战也日益凸显。当前，我国AI算力供需矛盾突出，尤其在高端训练领域。有行业数据显示，2024年国外厂商仍占据中国AI芯片市场近七成份额。国产GPU在绝对性能、软件生态等方面仍面临追赶压力。

挑战不仅来自硬件。浙江大学光华法学院教授程乐指出，算力资源存在“碎片化”问题，接口协议不统一导致调度效率低；部分智算中心GPU实际利用率偏低，造成资源浪费。这些问题都制约着算力效益的充分发挥。

系统级创新与全产业链协同

面对挑战，产业突围的路径正在清晰。核心在于释放国产算力潜力，推动从硬件追赶到 “系统级创新” 的转变。摩根士丹利2025年发布的研究报告预计，中国AI芯片自给率有望从2024年的约34% 提升至2027年的约82%。

专家指出，破局需要多方合力：一方面，通过精细调度、资源池化等技术手段，将现有算力“用到极致”；另一方面，必须加强算力方、模型方、应用方的深度协同，让国产算力真正支撑从训练到推理的全流程。只有当国产算力生态形成闭环，才能掌握产业发展的主动权，铸就行稳致远的“压舱石”。

结语

1590 EFLOOPs是一座里程碑，但它更是新征程的起点。中国算力产业在取得规模领先的同时，正将目光投向更核心的自主可控、更高效的资源利用和更紧密的产业协同。从国家级的监测调度“一张网”，到地方与企业的集群建设与技术创新，一场以算力为基石、旨在赢得全球人工智能竞争主动权的系统战役已经全面展开。未来，如何将庞大的算力规模转化为更优质、更普惠、更安全的算力服务，将是考验产业智慧与韧性的关键命题。